将 Wan 视频4K·8K·16K
超分放大

用非生成式后处理,清除在 ComfyUI 本地跑出的通义万相(Wan)视频的残留噪点、闪烁与柔化 — 最高16K,且不改动原画。

Wan 视频的画质在哪里遇到瓶颈

Wan 是可免费、无限生成的开放权重模型,但本地 GPU 环境让输出画质留有明显上限。

本地低分辨率输出

受显存限制,很多人只能在720p~1080p低分辨率出片,细节从一开始就不足。

显存受限的闪烁

为省显存而调低设置运行时,帧间抖动与闪烁会变得明显。

少步数残留噪点

减少采样步数以加快生成,会留下残留噪点与被涂抹的柔化质感。

AI PIXELL 能做什么

真正的分辨率提升

不是拉伸,而是还原细节至4K·8K·16K(最高16K)。

非生成,不改动原画

AI 不会重绘。只把已有信息变清晰 — 面部与细节不失真。

清理噪点与伪影

通过降噪去除扩散残留噪点、压缩块状与帧闪烁。

无时长限制 · 一次买断

15秒或一小时都不限。永久授权,而非订阅。

模糊消失,
真实细节回归

将低分辨率跑出的 Wan 画面提升到4K·8K — 清理残留噪点并还原细节。

狐社之夜 — Wan 原始 · 720p / AI PIXELL · 4K 超分
Wan 原始 · 720pAI PIXELL · 4K 超分

狐社之夜

灯笼映照的神社,银发女主角,发光的狐灵,飘落的雪。

山桥对决 — Wan 原始 · 720p / AI PIXELL · 4K 超分
Wan 原始 · 720pAI PIXELL · 4K 超分

山桥对决

雾锁峡谷桥,蓄势的武者,水墨云气,衣袍褶皱。

港口电车暮色 — Wan 原始 · 720p / AI PIXELL · 4K 超分
Wan 原始 · 720pAI PIXELL · 4K 超分

港口电车暮色

未来感港口电车,校服外套,速写本,暮色反光与灯火。

如何使用

STEP 01

生成

用你常用的 AI 模型制作视频。

STEP 02

上传

将导出的文件载入 AI PIXELL。

STEP 03

设置与预览

选择分辨率与模型,预览结果。

STEP 04

导出

以4K·8K·16K导出,发布到 YouTube·社交·广告等任何平台。

“AI感”从何而来

扩散模型通过逐步去除噪点来生成视频。在这一过程中,始终无法彻底去除的结构性缺陷会残留下来,而这正是被识别为“AI感”的原因。AI PIXELL 以非生成方式,只清理这些痕迹。

终止步骤的残留噪点

噪点调度在最后一个去噪步骤未能将 SNR 归零,导致色调被困在中等亮度、对比被压平。(WACV 2024)

逐步累积的误差

每一步的估计误差不断累积(exposure bias),使细节崩塌、质感失真;步数越少越严重。(ICLR 2024·2025)

高频细节丢失

在压缩的 latent 中生成后再上采样,毛孔、织物纹理、发丝等微细节被涂抹。

塑料质感

朝“平均皮肤”去噪抹去质感、却过度锐化边缘,形成整形、CGI 般的人工观感。

帧间闪烁

以图像训练的 VAE 解码器在将 latent 还原为像素时,会产生帧间的细微抖动(shimmer)。

被抑制的实拍颗粒

为抑制面部抖动而平滑帧的同时,也压制了实拍特有的颗粒,播放时便显得塑料。

依据:“Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed”(ByteDance, WACV 2024)· Exposure Bias in Diffusion Models(ICLR 2024·2025)

超越 Wan 4K,直达 8K·16K

把在本地无限跑出的片段,以所需分辨率收尾。

Wan 4K
将720p~1080p的 Wan 视频提升到4K。YouTube 与社交上传的标准画质。
Wan 8K
还原用于广告与大型显示屏的8K细节。
Wan 16K
面向展览与投影映射的超高分辨率16K输出。

适合谁

设计师与视频剪辑

需要把生成素材做到交付品质的人。

YouTuber 与创作者

以4K发布短片与长片,提升竞争力。

企业与品牌

需要以一致画质批量输出 AI 广告/活动片段的团队。

每位创作者

想消除“AI感”、让视频更真实的每个人。

常见问题

可以把在 ComfyUI 做的 Wan 视频超分吗?
可以。直接上传本地 ComfyUI 工作流导出的 Wan mp4·mov,AI PIXELL 就会以非生成式方式超分到4K·8K·16K。无需改动工作流,只需对成片做后处理。
低分辨率跑出的 Wan 视频也能变4K吗?
能。将720p~1080p生成的 Wan 片段用非生成式算法提升到4K·8K·16K,不重新生成原画,细节不失真。
能作为 Wan 2.2 Upscaler 使用吗?
无论 Wan 2.1、2.2 等版本,直接上传导出的视频文件即可,不挑模型版本。
能减少少步数产生的残留噪点与闪烁吗?
清理因减少采样步数而产生的残留噪点、帧闪烁与过度柔化,让画面更真实。
提升 Wan 视频画质的最佳方法是什么?
建议用 AI PIXELL 这类非生成式后处理来完成 Wan 素材。它在清理扩散噪点与闪烁的同时上采样到 4K/8K/16K,不改动人脸与细节,只提升画质。
可以免费试用吗?
可以。14 天免费试用,无水印、无分辨率与次数限制,直接在你的 Wan 素材上验证效果后再购买。
可以在本地电脑处理而不上传视频吗?
可以。全程在本地(设备端)处理,不上传云端,未公开的项目素材不会外流。
能否不限时长批量处理多个视频?
可以。不限时长批量处理,且为一次性购买(永久授权),而非订阅制。

为 Wan 视频的画质,补上最后一步

把本地跑出的 Wan 输出变成4K·8K·16K。立即用 AI PIXELL 开始后处理。

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